• 検索結果がありません。

A Preliminary Note on Expenditure Patterns of One-person Household in Japan

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

シェア "A Preliminary Note on Expenditure Patterns of One-person Household in Japan"

Copied!
20
0
0

読み込み中.... (全文を見る)

全文

(1)

One‑person Household in Japan

著者 Hashimoto Noriko

journal or

publication title

Kansai University review of economics

volume 8

page range 43‑61

year 2006‑03

URL http://hdl.handle.net/10112/12261

(2)

Preliminary Note on Expenditure Patterns  of One‑person Household in Japan 

Noriko Hashimoto* 

For several years, the Japanese family budget structure  and  its  attributes  have changed greatly  with  social  and  economic development. What stands out especially is  the  dwindling size of family, evident in the increase of one‑person  household. We use the  micro data of National survey of  Family Income and Expenditure of  1999 to  examine the  expenditure patterns of one‑person households, which vary  by attributes,  such as sex, job status, age, annual income  and type of residence. 

Keywords: National survey of Family Income and Expenditure, micro data,  one‑person household, household attributes, expenditure pattern 

1. Preface 

For several years, the Japanese family budget structure and its  attributes have changed a lot with social and economic development. 

Notable one trend is the dwindling size of family. 

The increase of nuclear families due to the changes in lifestyle and  the sharp decline in  the number of birth  significantly decreased the  size of family. Annual Report on the Family Income and Expenditure  Survey, which covers households of 2 persons and above, reports  that the size of one family decreased from 4.2 persons per household  in  1963 to 3.5 persons in  1999. 

During the same period, increase of one‑person household stands  out. 

In  the past, single person households were observed primarily  among persons who finished school and lived by themselves until  they got married. However, growing tendency to delay ma'rriage and 

Professor of Econometrics 

43 

(3)

increasing women's participation in  society raised the number of one‑

person households not only in 20's age group but also in 30's and 40's,  while rapidly aging society enlarged the number of aged one‑person  household as well. 

As a result of these facts, the census of 2000 reported that the  number of one‑person household in  Japan is  12.91  million, which  accounts for 27 .6%・of all households. 

To grasp the situations of one‑person household accurately is  imperative 1> because the ratio of single household is  significant, and  their spending patterns are thought to be different from traditional  households. The state of unoccupied aged one person is  also crucial  in conceiving the future social welfare. 

There are some sampling surveys of consumption in  Japan. In  their published reports, only aggregated statistics,  mean values in  most cases, are released. As the (conditional) use of micro data has  been approved abroad, many researchers in  Japan have been  aspiring to use the micro data. Recently, the circumstances for their  use are improving little by little. 

At present, SSJDA (the Social Science Data Archive, http://ssjda.  iss.u‑tokyo.ac.jp) collects and provides data obtained from social  surveys to researchers for secondary analyses. Also available, from  the autumn of 2004, is  the COE program by Research Centre for  Information and Statistics of Social Science, Institute of Economic  Research, Hitotsubashi University. Although still  at a trial  stage, this  program provides micro data of official statistics to applicants. Once  approved they are able to use certain micro data for half a year  period. Three surveys that include National survey of Family Income  and Expenditure are available at the moment for reserch. (See details  in http://rcisss.ier.hitu.ac.jp/.) 

This paper presents the first and preliminary results of analyses of  the micro‑data for one‑person households by researchers, Hashimoto  and Araki who were approved to use the micro data from National  survey of Family Income and Expenditure of 1999. 

2. Data 

The National survey of Family Income and Expenditure (hereinafter 

(4)

called  NFIE) is  done by Statistics  Bureau, Management and  Coordination Agency2> every five years since 1959. It  covers all  parts  of Japan and all  categories of business紅 Itis  a comprehensive  inquest for households'expenditure, saving and debt, holdings of  durables and possession of properties such as residence and land. To  get detailed results which can not be obtained by usual family  surveys, NFIE investigates considerable numbers of households to  capture the household's characteristics by their age, income level,  inhabiting districts, and so on. 

The 1999 survey was conducted in  autumn, from September to  November for general households4> and from October to November for  one‑person households. 54,792 general households'and 5,002 one‑

person households'data were collected. 

Published report of NFIE (1999) focused on the effect on  consumption via possession of housing and/or land and the situation  of sharp increase in aged households. 

The purpose of this paper is  to bring out the influences of sex,  occupational state, age‑group, income level and possessing residence  and so on by using micro data of 4,012 one‑person households砂

The Statistics Bureau, Management and Coordination Agency also  attempts to grasp the consumption trend of one‑person households  by using another form. They started the survey of the Income and  Expenditure Survey for One‑person households (hereinafter called  person Survey) in  1995.  In this survey, 673 one‑person households6> 

are inquired every month. Every household responds to the survey for  three months and one third of the households are shuffled every  month. Only aggregated statistics (the mean value) are published and  detailed trend of each attributes are difficult to grasp. 

In this paper, we arbitrarily compare our results with the findings of  person Survey of 1999. 

3. The characteristics of the one‑person household 

W e  use the micro data of 4012 households (persons) which  constututes of 2421 women (60.3%) and 1591 men (39.7%). This is a  little  difference from the ratio of 1 person Survey of 1999, whose sex  ratio is  50.3% for male and 49.7% for female.  People without a job 

(5)

are 1538 (38.3%) and 24 4 persons (61. 7%) are employed. The  participation rate of person Survey is a little bit lower at 34.9%. 

Look more closely into the state of employed person. For working  form, 79.0% are permanent employees and 21.0% are part‑time  workers. For form of business organization, 70.5% work for private  offices, 10.8% for self‑owned business and 18.7%  for public offices.  For type of job, service industry dominates occupying 30. 7 %  workers  followed by manufacturing industry (25.2%), wholesaling, retailing and  restaurant business (13.9%) and public service (10.1 %). The  percentage of the agriculture, forestry and fisheries industry workers,  which are excluded in person Survey, is 1.9%. 

To look at the employment situation by gender, 85.0% of male are  occupied. Most of unemployed men are aged (60 years old and  above).  For female, job‑less percentage (53. 7%) exceeds the  occupied rates (46.3%) Thisis  because large numbers of aged  persons are female and most of them are unoccupied. These age‑

related characteristics are examined in detail below. 

Next, take a look at the age composition. Figure 1  distribution7)̲ 

shows age 

009 00

k :i u

a nb a

" J  

i  

oo

c 

OON 

00 

20  40  50  70  80 

Age 

Figure 1 Age distribution (All households) 

As a whole, many one‑person households are distributed in  the  youth layer (under 35 years old) and age layer (60 years old and 

(6)

)U nO :J

  400 

300 

200 

100 

400 

300 

200 

100 

20  40  60  80 

Age 

Figure 2 Age distribution (by gender) 

above).  1 person Survey uses three age classification (under the age  of 35, 35 to 59, and 60 years old and above) and age composition of  NFIE provides a rational basis for this classification

Examine the age composition by gender (Figure 2). 

For Male (upper stand), one‑person households centers in  one  location, the youth layer (under 35). Otherwise, for female (lower  stand), quite a few one‑person households are distributed into the  youth layer and many are into the aged layer (60 and above). As a  result, age composition for female is di‑mordal. 

Additionally, examine the state of occupation. For male (Figure 3),  with few exceptions, single households under 60 years old are  occupied. Aged single households sometimes continue to work 

(7)

(27 .8%), but most of aged male single households are unoccupied. 

For female (Figure 4),  most households are occupied in  youth and  matured age layer, but the employment rate falls off over 55 years old.  80. 7 %  of aged persons are unoccupied and around 20% aged  persons continue to work. Those who continue to work over 60 are  considered to belong in large part to the self‑owned business. 

i u n o : :

: ,  

No Occupation 

300 

200 

100 

300 

200 

100 

20  40  60  80 

Age 

Figure 3 Age distribution of Male households (by occupational states) 

(8)

1u no :)  

400 

300 

200 

100 

400 

300 

200 

100 

20  40  60  80 

Age 

Figure 4 Age distribution of Female households (by occupational states) 

(9)

Next, let's see the distribution of yearly income. Figure 5 shows the  yearly income of all  one‑person households砂 Thedistribution is  uni mordal but the peak moves to the left. 

008 

ua

nb

aJ

n ‑

009 

oo

v 

oo

z 

500  1000  1500  2000  2500  3000  3500 

(10 thousand yen) 

Figure 5 Yearly income distribution (All households) 

To see the distribution condition, Table 1 shows mean, median and  quartile ranges (25% and 75% points values) for all  households and  each attribute‑dependent data. Table 1 shows annual incomes of male  are generally greater than those of female and those of occupied  persons are greater than those of unoccupied. 

Table 1 The distribution state of annual income 

(unit:10 thousand yen)  1st Quarter  Median  Mean  3rd Quarter 

All  177.0  280.0  323.9  410.0 

Male  272.5  377.0  412.7  500.0 

Female  150.0  221.0  265.6  327.0 

Occupation  246.0  351.5  394.9  480.0 

No Occupation  126.3  190.0  209.8  263.8 

Next, examine the type of residence. 

In NFIE, nine classifications for dwelling are used. Nine categories 

(10)

are 1) owned houses (name of his/her own), 2) owned houses (name  of others), 3) privately owned rented houses (proprietary facilities), 4)  privately owned rented houses (sharing facilities), 5) local government  owned rented houses, 6) public owned rented houses, 7) company  housing, 8) rented room and 9) company dormitory. 

In  NFIE of 1999, 40.6% single households live in  1) owned houses  (name of their own) and the percentage reaches 43.0% including the  ratio of 2) owned houses under name of others.  Subsequently, 26.4% 

persons dwell in  3) privately owned rented houses (proprietary  facilities),  19.1 % in  9) company dormitory and 6.1 % in  public owned  rented houses (putting 5) local government and 6) public owned  rented houses together) and 3.8% in company housing. 

person Survey reports home ownership rate is  51.3% and the  rate of privately owned rented houses (proprietary facilities) is  34.6%. 

These rates are slightly different with those of NFIE. 

Take a look into the rate of type of dwellings by attributes (Table 2).  Table 2 shows that the rate of owned houses and public owned  rented houses for females are relatively high. The rate of privately  owned rented houses for people without job is  low, and nearly half of  males live in company dwellings. 

Table 2 The type of possessed dwellings (by attributes) 

Owned Houses  Privately owned  Public owned  Comphao ny owned  rented  ouses  rented houses  uses 

All  43.0%  27.3%  6.1%  22.9% 

Male  20.9%  27.7%  3.0%  47.8% 

Female  57.5%  27.0%  8.1%  6.6% 

Occupation  24.1%  33.4%  4.6%  37.1% 

No Occupation  73.3%  17.4%  8.5%  0.1% 

Owned houses: category 1 2, privately owned rented houses: category 3+4,  Public owned rented houses: category 5+6, company owned houses: category 7+9 

Table 3 shows the rate of type of dwellings by age. Home  ownership rate goes up by age and reaches 75% for the aged layer.  By contrast, the rate of privately owned rented house is  low for the  aged group. Above‑mentioned high home ownership of female and 

(11)

unoccupied persons give account for high ownership rate of aged  group. For young one‑person household, the most popular residence  (56.8%) is company owned houses. 

Check other characteristics associated with the residence. 

The percentage of people who pay house rent is 44.6% and that of  who pay residential mortgage is only 4.6%. 

Table 3 The type of possessed dwellings (by age) 

Age  Owned Houses  Privately owned  Public owned  Comph any  rented  ouses  rented houses  owned  ouses  under35  4.0%  36.0%  2.0%  56.8%  35 to 59  39.9%  35.7%  8.3%  15.4%  60 and above  74.8%  16.2%  8.1%  0.6% 

The distributions in  space of dwellings by attributes are shown in  Table 4 and those by age are shown in  Table 5.  Table 4 shows the  distribution of female compared with that of male and the distribution  of unoccupied person compared with that of occupied person are  located to the right.  That is,  women and people without job live  relatively in  wider residences. This is  in  relation with the above‑

mentioned high ownership rate among women and unoccupied  person, consequently aged person, tend to live in wider dwellings. 

Table The size of possessed dwellings (by attributes) 

(unit: m 1st Quarter  Median  Mean  3rd Quarter  All  259.8  500.0  671.8  941.8  Male  150.0  285.0  450.3  558.5  Female  396.0  671.0  817.4  1056.0  Occupation  180.0  343.0  509.0  643.0  No Occupation  520.3  825.5  933.8  1178.0 

(12)

Table 5 The size of possessed dwellings (by age) 

(unit: m

1st Quarter  Median  Mean  3rd Quarter 

under35  143.0  207.0  289.4  360.0 

35 to 59  330.0  528.0  653.8  857.0 

60 and above  551.8  863.0  977.6  1200.0 

4. The expenditure patterns of one‑person household 

In this section, we use useclassification expenditure data to grasp  the characteristics of the expenditure behavior in  single households. 

W e  focus on whether a difference is  observed via various attributes  (sex and state of employment and age), by the yearly income and the  type of possession of the residence. 

In  NFIE survey, households'consumption expenditure is  divided  into these 10 items: Food, Housing (Rent, Repair Maintenance),  Fuel, Light & Water charges, Furniture & Household utensils, Clothing 

& Footwear, Medical Care, Transportation & Communication,  Education, Reading Recreation and Miscellaneous. 

In  addition, food expenditure is  classified into the following  13  items: Cereals, Fish, Meat, Daily products and eggs, Vegetables and  seaweed, Fruits, Oils, Fats & Seasonings, Cakes & Candies, Cooked  Food, Beverages, Alcoholic Beverages, Eating out and Charges of  board. 

Observe the expenditure patterns of this data at this point. 

For general categories, the expenditure for education is  rarely  expensed to the household as the member constitutes only one  adult10>. So, we added the education expenses with miscellaneous. As  result, we use the following 9 item classification for general categories. 

1.  Food 

2. Housing (Rent, Repair Maintenance)  3. Fuel, Light Water charges 

4. Furniture Household utensils  5. Clothing Footwear 

6. Medical Care 

7. Transportation Communication 

(13)

8. Reading & Recreation 

9. Miscellaneous (include education) 

For food categories, charges for board are typical item for a single  family survey. This is  the charge paid for the food provided at  company dormitories and shared housings. In  this data,  12.1 %  households spent charges of board and most of them live in  company  dormitories. However, 40% of company dormitory residents do not  spent charges of board. Consequently, we added charges of board  expenses with eating out as eating out includes meals at the company  cafeteria.  As a result, we use following 12 item classification for food  categories. 

1. Cereals  3. Meat 

5. Vegetables and seaweed  7. Oils, Fats Seasonings  9. Cooked Food 

11. Alcoholic Beverages 

2. Fish 

4. Daily products and eggs  6. Fruits 

8. Cakes Candies  10. Beverages 

12. Eating out 

(includes Charges of board)  Now, the distributions of each item's expenditure are abundantly  biased to the left. To correct this bias, we used log‑transformation and  adopted very simple model CEDS (Constant Elasticity Demand  System) to calculate expenditure elasticities. 

log qi Gt et log(X IP) 

where qi: consumed quantity for item i ,

X : consumption expenditure,  P: price index 

For most expense items, there are households who do not pay for  that item. W e  exclude these households in  each item consumption  function and estimate elasticities by OLS. The number of households  who do not spend on that item is reported in tables below. 

First, we will examine the result of general classification. 

Table 6 shows expenditure elasticities of all  households and those  by each attributes.  In  all  cases, the basic need of 3.Fuel Light is  strongly estimated. Items 1.Food, 2.Housing and 6.Medical care are  judged as necessities as well. Meantime, 8.Recreation and 9 Others  are assessed as luxuries.  Other items, 4.Furniture, 5.Clothing and 

Table 1 The d i s t r i b u t i o n  s t a t e  of annual income 
Table 3 The type o f  possessed dwellings (by age) 
Table 5 The s i z e  of possessed dwellings (by age) 
Table 6 Expenditure E a s t i c i t i e s  f o r  general categories (by a t t r i b u t e s )  
+3

参照

関連したドキュメント

In the model, the observed rents are calculated as the household expenditure on the unit of floor space based on the household’s income level, adjusted by a

Required environmental education in junior high school for pro-environmental behavior in Indonesia:.. a perspective on parents’ household sanitation situations and teachers’

Through theoretical analysis and empirical data, we prove that bursty human activity patterns are responsible for the power-law decay of popularity.. Our statistical results

Maps that are positive, but not completely so, like the generic decomposable map, are of importance in quantum information theory as entanglement detecting maps.. Let S + denote

Intervals graphs (denoted by INT ) are intersection graphs of intervals on a line, circular-arc graphs (CA ) are intersection graphs of intervals (arcs) on a circle, circle graphs (CI

— Note that the notion of the “equivalence class of a dormant oper of rank r” of the present paper coincides with the notion of the “isomorphism class of a dormant PGL(r)-oper”

We study a refinement of the depth of the external node of rank s, with 0 ≤ s ≤ 2n, where the external nodes are ranked/enumerated from left to right according to an

We also established a relationship between fractional Laplace and Sumudu duality with complex inversion formula for fractional Sumudu transform and apply new definition to